破壊的なイノベーションとして、ChatGPT は世界中で人気のあるスマート アプリケーションになりました。
ChatGPT が爆発的に普及して以来、国内のテクノロジー サークルは頻繁に取り組み始めており、多くのテクノロジー企業やインターネット企業が、中国のローカライズされた ChatGPT を開発すると表明しています。
Baidu を例にとると、3 月 16 日、Baidu は新世代の知識強化大規模言語モデルである Wenxin Yiyan を立ち上げました。記者会見で、Baidu の CEO である Robin Li は、5 つの使用シナリオで Wenxinyiyan の包括的な機能を示しました。文学の作成、商業コピーライティング、数学的計算、中国語の理解、およびマルチモーダル生成です。Baidu Wenxin Yiyan は、人工知能ベースのエンパワーメント プラットフォームとして位置付けられており、金融、エネルギー、メディア、政府問題などのさまざまな業界のインテリジェントな変革を支援します。
Wen Xin Yi Yan は現在、「Wen Sheng Diagram」を直接実行できる唯一のモデルであり、写真の生成、音声の生成 (方言を含む)、ビデオの生成など、マルチモーダルな生成機能を備えています。詩などの文学作品の表現力は優れていますが、数学やコードの質問に答える能力は劣っています。
現在、Wenxin Yiyan と ChatGPT の間にはまだ大きなギャップがあります。皆の疑問と意見について、Li Yanhong 氏は次のように述べています。顧客からのフィードバック、および反復速度は非常に高速になります。急いでください。」 Wen Xin Yiyan は引き続き学習し、間違いを修正します。
ChatGPT大規模モデルとWenxinyiyanの背後にある大規模言語モデルの最大の特徴は、人間のフィードバックによる強化学習です。つまり、手動の注釈を使用して回答を記述し、結果に応じてモデルに異なるフィードバックを返します. 回答が正しい場合は、正のフィードバックが提供されます. 回答が間違っている場合は、モデルが反復し、次の値になるまで継続的に調整します.答えは正しいです。このような大規模モデルには、データ品質とデータ カテゴリの多様性に関する要件が特に高く、サポートのために大量の高品質のラベル付きデータが必要です。
Jinglianwen Technology は、AI の基本的なデータ業界のリーディング カンパニーであり、数千人の従業員を擁するデータ注釈チームと、画像およびテキストの注釈に関する豊富な経験があり、ChatGPT モデルおよび Wenxin Yiyan のビッグ言語モデルに画像および NLP を提供できます。 . 関連するデータ収集およびデータ ラベル付けサービスを提供し、顧客のニーズに応じて、関連する経験を持つラベル付け担当者を迅速に配置します。
現在、大規模な言語モデルのトレーニングに使用できるデータは、あらゆる分野の専門知識を網羅しており、データ ソースは多様で、さまざまな形式で、広く配布されています。このようなデータは直接使用することはできず、使用する前にクリーニング、書き換え、およびマークを付ける必要があります。JLW Technology には、コード、医学、高度な数学、世界知識、翻訳、文学創作などの分野の専門家を含む豊富な専門家リソースがあり、データ品質を確保し、現在のラベル付けを満たすために、垂直分野のデータ情報にラベルを付けることができます。ニーズ。
カスタマイズされたデータ ラベル付けサービスのために、JLW Technology は高度なデータ ラベル付けプラットフォームと成熟したラベル付け、レビュー、および品質検査メカニズムを備えており、コンピューター ビジョンをサポートしています。統合アノテーション、ターゲット追跡、属性識別などのタイプ データ アノテーション、自然言語処理のサポート: テキスト クリーニング、OCR 文字起こし、感情分析、品詞タグ付け、文章作成、インテント マッチング、テキスト判定、テキスト マッチング、テキスト情報抽出、NLU文 一般化や機械翻訳などの多種類のデータアノテーション。
Jinglianwen Technology が提供する製品は、データ収集、クリーニング、ラベリングから、さまざまなアプリケーションのニーズを満たす垂直フィールド データ ソリューション向けのオンサイトのワンストップ AI データ サービスの全プロセスまで、フルチェーンの AI データ サービスです。シナリオ. データ収集とラベル付けビジネスのニーズを満たすために、人工知能企業が人工知能チェーン全体のデータ収集とラベル付けリンクで対応する問題を解決し、より多くのシナリオで人工知能の適用を促進し、完全なAI データ エコロジー。
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